Deep Research új funkció a ChatGPT-ben

 Az OpenAI nemrégiben bemutatta a Deep Research nevű fizetős eszközt, amely egy az internetes kutatást segítő funkció. A mesterséges intelligencia alapú rendszer képes több tucat vagy akár száz weboldal információit feldolgozni, majd ezeket strukturált, hivatkozásokkal ellátott jelentések formájában összegzi. Az eszköz a Google nemrégiben kiadott hasonló megoldásával (Google Deep Research) versenyez, és a kutatási folyamat jelentős gyorsítását ígéri.

Az eszköz működése

A Deep Research egy fejlett nyelvi modellre és az OpenAI o3 algoritmusára épül, amely optimalizált érvelési, adatelemzési és strukturált információfeldolgozási képességekkel rendelkezik. A rendszer percek alatt elvégzi azt a munkát, amely egy emberi kutatónak órákba telne. A hagyományos chatbotokkal szemben a Deep Research 5-30 percig is képes autonóm módon dolgozni, feltérképezve a webet és rendszerezve a megtalált adatokat.

A Deep Research kiemelten hasznos lehet a tudományos közösség számára, hiszen képes gyorsan irodalmi áttekintéseket és teljes szemlecikkeket összeállítani. Az eszközt pénzügyi, politikai és mérnöki területeken dolgozó szakembereknek is szánják, akik komplex témákban keresnek átfogó betekintést.

Derya Unutmaz, a Jackson Laboratory immunológusa szerint a Deep Research jelentései "rendkívül impresszívek" és gyakran olyan jók vagy jobbak, mint a publikált szemlecikkek. Andrew White vegyész és AI-szakértő szerint ezek az eszközök segíthetnek a meglévő szemlecikkek frissítésében, amelyeket jelenleg nehezen lehet lépéstartóan aktualizálni.

Kihívások és korlátok

Bár a technológia ígéretes, vannak aggályok is. Az AI-rendszerek időnkként pontatlan vagy félrevezető információkat generálhatnak. Az OpenAI maga is elismeri, hogy az eszköz még kezdeti fázisban van, és hibázhat a hivatkozások és a tények tekintetében. Peter Ksenič, minőségellenőrzési szakértő szerint: "Ha nem ismerjük a témát, nagy a hibák kockázata."

Moses Maddox, egy oktatási szakértő, rámutatott arra, hogy az AI-eszközöket kritikusan kell kezelni: "A diákok és fiatal szakemberek túlzottan bíznak az AI-ban anélkül, hogy megtanulnák, hogyan finomítsák az eredményeit. Az AI nem fogja helyettesíteni őket, de valaki, aki jobban tudja használni, igen."

Jövőbeli kilátások

Az OpenAI tervezi a Deep Research továbbfejlesztését és a felhasználói kör fokozatos bővítését. Az eszköz jelenleg a Pro felhasználók számára érhető el, de a későbbiekben a Plus és Team előfizetők is hozzáférhetnek. Az AI szerepe a kutatásban folyamatosan fejlődik, és a Deep Research egy újabb lépés az AI-alapú kutatási asszisztensek irányába.

Miközben az AI egyre jobban beépül a tudományos és szakmai életbe, fontos megõrizni a kritikus gondolkodást és az emberi szakértelmet. Az AI nem helyettesítheti a kutatókat, de jelentősen megkönnyítheti és felgyorsíthatja munkájukat. 

Osszd meg ezt a cikket
Mesterséges intelligencia a hálózat irányításban és karbantartásban
Az Ericsson nemrég bemutatta a 2025-re vonatkozó stratégiai terveit a Mobile World Congress 2025 (MWC25) keretében. Az itt ismertetett elképzelések azért különösen érdekesek, mert jól mutatják, miként épül be a mesterséges intelligencia olyan ipari folyamatokba, amelyek mindennapi életünket érintik, ám addig rejtve maradnak, amíg zökkenőmentesen működnek.
GTC 2025: Az NVIDIA Blackwell chipeken alapuló szerverei és a DGX Station
A 2009 óta megrendezett GTC (GPU Technológiai Konferencia) idén március 17 és 21 között kerül megrendezésre az NVIDIA által. A konferencia célja hogy bemutassa a legújabb fejlesztéseket és elősegítse a különböző iparágak közötti együttműködést és további fejlesztéseket, így többnyire fejlesztők, kutatók, technológiai vezetők vesznek részt rajta. Az NVIDIA CEO-ja Jensen Huang egy ideje emlegeti, hogy a vállalatok a jövőben token gyárrá változnak, ami alatt azt érti, hogy minden létező munkafolyamat mesterséges intelligencia által támogatott lesz. Ebben jelenleg nagy szerepet játszanak a nagy szerverek, de az AI integráció egyre inkább lecsorog majd a személyi számítógépek szintjére és a jövőben olyan számítógépek, laptopok lesznek amelyek megfelelő hardverrel rendelkeznek, ahhoz hogy akár nagy nyelvi modelleket futtassanak a háttérben. Erre azért van szükség mert a programozók, mérnökök és szinte mindenki mesterséges intelligencia által asszisztált munkát fog végezni.
Elérhető a Fedora 42 béta
A Fedora 42 béta verzió már elérhető és tesztelhető, míg a stabil kiadást április 15-re tervezik . Az új verzió számos jelentős fejlesztést tartalmaz, amelyek célja a felhasználói élmény javítása, a telepítési folyamat egyszerűsítése, valamint a modern asztali környezetek és technikai megoldások integrálása.
Videójátékok a mesterséges intelligencia tesztelésben
A videójátékok már évtizedek óta szolgálnak olyan laboratóriumként, ahol különböző AI-algoritmusok képességeit tesztelik. A játékok – legyen szó klasszikus platformjátékokról vagy összetettebb stratégiai környezetekről – lehetőséget nyújtanak arra, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek megtanulják a cselekvést, alkalmazkodjanak a változó környezethez, és optimalizálják döntéseiket a jutalmak elérése érdekében.